遗传神经网络在木塑复合材料力学性能预测中的应用

编号 zgly0000780439

文献类型 期刊论文

文献题名 遗传神经网络在木塑复合材料力学性能预测中的应用

学科分类 220.1520;林木遗传学

作者 孙建平  王逢瑚  李鹏  才智 

作者单位 东北林业大学生物质材料科学与技术教育部重点实验室 

母体文献 高分子材料科学与工程 

年卷期 2012,28(1)

页码 117-120

年份 2012 

分类号 O631.21 

关键词 木塑复合材料  遗传算法  人工神经网络  力学性能 

文摘内容 利用遗传算法(GA)和神经网络对木塑复合材料力学性能进行预测。首先利用神经网络构建木塑复合板材主要工艺参数热压时间(T)、马来酸酐(MA)和废旧塑料聚丙烯(PP)与材料力学性能内结合强度(IB)、静曲强度(MOR)、弹性模量(MOE)和吸收厚度膨胀率(TS)之间的关系模型,然后利用遗传算法对模型进行优化和训练;最后利用训练好模型对材料的力学性能进行预测以及模型验证。结合显示优化模型预测的板材的MOE的误差范围分别为2%～15.5%、9%～38%和4%～70%,远小于未优化模型的预测误差8%～1491%、2.8%～1950%和15%～128%;对IB、MOR和TS的预测也有相似的结果。